Seleccionar las gráficas que se mostrarán para Ajustar modelo y Descubrir predictores clave con Regresión TreeNet®

Las gráficas disponibles son los mismos para los siguientes análisis:

Módulo de análisis predictivo > Regresión TreeNet® > Ajustar modelo > Gráficas

Módulo de análisis predictivo > Regresión TreeNet® > Descubrir predictores clave > Gráficas

Nota

Este comando está disponible con el Módulo de análisis predictivo. Haga doble clic aquí para obtener información sobre cómo activar el módulo.

Seleccione las gráficas que desea mostrar para el análisis.

R-squared vs. number of trees plot
La gráfica de R cuadarda vs. número de árboles muestra la relación entre el valor de R cuadrada y el número de árboles incluidos en el modelo de regresión con potenciación del gradiente cuando la función de pérdida es Error al cuadrado o Huber.
Mean absolute deviation vs. number of trees plot
La gráfica desviación absoluta media vs. número de árboles muestra la relación entre el valor de la desviación absoluta media y el número de árboles cuando la función de pérdida es Desviación absoluta mínima.
Gráfica de importancia de las variables
La gráfica de importancia de la variable muestra la importancia relativa de los predictores. Puede elegir si desea mostrar todas o algunas de las variables importantes. Las variables son importantes cuando se utilizan como divisores principales.
  • Display all important variables: De forma predeterminada, esta gráfica muestra todas las variables importantes.
  • Display a percentage of important variables: Especifique el porcentaje de variables importantes que se mostrarán. Ingrese un valor entre 0 y 100.
  • Display all predictor variables: Muestre todos los predictores sean o no variables importantes.
Fitted vs. actual response value plot
La gráfica de valores de respuesta ajustados vs. reales muestra los valores Y (respuesta) ajustados versus los valores Y (respuesta) reales para los conjuntos de datos de entrenamiento y de prueba.
Gráfica de caja de los residuos
La gráfica de caja de los residuos muestra los valores de residuos o el porcentaje de residuos para los conjuntos de datos de entrenamiento y de prueba.
One predictor partial dependence plot for top K important variables, K =
La gráfica de dependencia parcial para un predictor muestra ajustes para las 6 variables importantes principales, de forma predeterminada. Puede aumentar o disminuir el número de variables importantes que se pueden trazar.
Two predictor partial dependence plot for top K important variables, K =
Las gráficas de dependencia parcial para dos predictores muestran los ajustes para las 2 variables importantes principales, de forma predeterminada. Puede aumentar o disminuir el número de variables importantes que se pueden trazar.
Para las gráficas con predictores categóricos, Minitab crea una gráfica de dispersión de los valores ajustados. Para los predictores continuos, puede especificar gráficas Superficie, Contorno o ambas.
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